神经网络:用于训练但不用于预测新数据的额外特征

神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于模拟和解决复杂的问题。它由多个节点（神经元）和连接这些节点的权重组成，通过对输入数据进行训练，调整权重，从而实现对未知数据的预测和分类。

神经网络的分类：

1. 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：信息只能在输入层到输出层的单向传播，没有反馈回路。
2. 反馈神经网络（Recurrent Neural Network）：信息可以在网络中进行循环传播，具有记忆能力。

神经网络的优势：

1. 非线性映射能力：神经网络可以学习和表示非线性关系，适用于解决复杂的问题。
2. 自适应性：神经网络可以通过训练自动调整权重和偏置，适应不同的数据分布和模式。
3. 容错性：神经网络具有一定的容错性，可以处理部分噪声和缺失数据。

神经网络的应用场景：

1. 图像识别和分类：神经网络可以通过学习大量图像数据，实现图像的自动识别和分类。
2. 自然语言处理：神经网络可以用于语言模型、机器翻译、情感分析等自然语言处理任务。
3. 预测和回归：神经网络可以通过学习历史数据，预测未来趋势和进行回归分析。
4. 强化学习：神经网络可以与环境交互，通过试错学习来优化决策策略。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

1. 腾讯云AI Lab：提供了丰富的人工智能服务和开发工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ai
2. 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）：提供了强大的机器学习算法和模型训练工具，支持神经网络等多种模型。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tmmp

请注意，以上答案仅供参考，具体产品和链接地址可能会有变动，请以腾讯云官方网站为准。